用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。